numpy.full_like

numpy.full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)[source]

Возвращает массив, заполненный заданным значением, с той же формой и типом, что и заданный массив.

Параметры

aarray_like

Форма и тип данных a определяют те же атрибуты возвращаемого массива.

fill_valueскаляр

Значение заполнения.

dtypeтип данных, необязательно

Переопределяет тип данных результата.

order{‘C’, ‘F’, ‘A’, или ‘K’}, необязательно

Переопределяет структуру памяти результата. ‘C’ означает C-порядок, ‘F’ означает F-порядок, ‘A’ означает ‘F’, если a является фортран-непрерывным, ‘C’ в противном случае. ‘K’ означает, что структура памяти соответствует структуре памяти a настолько близко, насколько это возможно.

subokbool, необязательно.

Если True, то новый созданный массив будет использовать тип подкласса a, иначе это будет массив базового класса. По умолчанию True.

shapeцелое число или последовательность целых чисел, необязательно.

Переопределяет форму результата. Если order=’K’ и количество измерений не изменяется, будет пытаться сохранить порядок, иначе подразумевается order=’C’.

Добавлена в версии 1.17.0.

Возвращает

outndarray

Массив fill_value с той же формой и типом, что и a.

См. также

empty_like

Возвращает пустой массив с формой и типом входных данных.

ones_like

Возвращает массив из единиц с формой и типом входных данных.

zeros_like

Возвращает массив из нулей с формой и типом входных данных.

full

Возвращает новый массив заданной формы, заполненный значением.

Примеры

>>> x = np.arange(6, dtype=int)
>>> np.full_like(x, 1)
array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.full_like(x, 0.1)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.full_like(x, 0.1, dtype=np.double)
array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])
>>> np.full_like(x, np.nan, dtype=np.double)
array([nan, nan, nan, nan, nan, nan])

>>> y = np.arange(6, dtype=np.double)
>>> np.full_like(y, 0.1)
array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])